一.实验目标 编写Mapreduce程序,以Hbase表数据为Map输入源,计算结果输出到HDFS或者Hbase表中. 在非CDH5的Hadoop集群环境中,将编写好的Mapreduce程序整个工程打成Jar包提交到Hadoop集群中运行. 本文记录实验过程中的遇到的问题及解决思路. 简单描述集群环境:Hadoop2.6, Hbase0.98 . 1.因Mapreduce程序中使用到了Hbase的Java API ,那么必须把Hbase的相应的lib包,复制到Hadoop集群环境中的每个节点的H

HBase之所以与Hadoop是最好的伙伴,我理解就因为两点:1.HADOOP的HDFS,为HBase提供了分布式的存储方式:2.HADOOP的MR为HBase提供的分布式的计算方法.u 其中第一点,主要是HBase在HDFS的支撑下,实现了HRegion来进行分布式的管理.HBase中除了我们定义的数据表格外,其自身还有两类表格:-ROOT-表和.META.表.在分布式的环境下,客户端定位到要访问的具体某行数据,需要依次通过:唯一的-ROOT-表,具体某个.META.表,具体某个RegionS

MapReduce——计算温度最大值 (基于全新2.2.0API) deprecated: Job类的所有Constructors, 新的API用静态方法getInstance(conf)来去的Job的实例: Code: import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org

HQueue:基于HBase的消息队列   凌柏   ​1. HQueue简介 HQueue是一淘搜索网页抓取离线系统团队基于HBase开发的一套分布式.持久化消息队列.它利用HTable存储消息数据,借助HBase Coprocessor将原始的KeyValue数据封装成消息数据格式进行存储,并基于HBase Client API封装了HQueue Client API用于消息存取. HQueue可以有效使用在需要存储时间序列数据.作为MapReduce Job和iStream等输入.输出供上

心血来潮,同时想用C++连连手.面对如火如荼的MP,一阵念头闪过,如果把一些ML领域的玩意整合到MP里面是不是很有意思 确实很有意思,可惜mahout来高深,我也看不懂.干脆自动动手丰衣足食,加上自己对JAVA一窍不通,于是写了streming C++版的ID3,数据源是来大神orisun的原始数据. 整个过程都是下班后一边带孩子一边撰写,总共历时2周多,写了两个版本: 1,shell+streming(屌丝版,MP运行速度在3分钟,单机OS运行速度541毫秒) 2,streaming一次成型(

转自:http://blog.csdn.net/zhongwen7710/article/details/39577431 本blog的内容包含: 第一部分:Hbase框架原理理解 第二部分:Hbase调用MapReduce函数使用理解 第三部分:Hbase调用Java API使用理解 第四部分:Hbase Shell操作 第五部分:Hbase建表.读写操作方式性能优化总结   第一部分:Hbase框架原理理解   概述 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统:HBase是基于Goo

摘要:在项目中使用Solr作为搜索引擎对大数据量创建索引,提供服务,本文是作者对Solr的使用总结的一点心得体会, 具体包括使用DataImportHandler从数据库中近实时同步数据.测试Solr创建索引的性能.以及测试Solr的搜索效率总结等. 具体搜索引擎概念.Solr搭建方法.数据库mysql使用方法,假设读者已有了基础.本文操作均是在linux上进行的. 1.      Solr 1.1  Solr从数据库中读取数据并创建索引速度(使用DataImportHandler) l 一次性

·关于心得体会       当时小组提出这个校园二手交易市场的时候,就确定了对象范围,仅仅是面向在校大学生,而且在我们之前就已经有了很多成功的商品交易的例子可以让我们去借鉴,再加上我们或多或少的有过网购的经验,所以对于这份问卷调查我们还是很有信心去做好它的.但是过程往往并没有我想象的那样顺风顺水,我们小组六个同学还是遇到了不小的困难,下面做为组长的我来谈谈我的心得体会:       1.在我们讨论调查问卷的时候,往往会陷入这样的一个困境中,我们在一起讨论的时候,每个人都很投入,每个人都很认真(我

这篇文章是看了HBase权威指南之后,依据上面的解说搬下来的样例,可是略微有些不一样. HBase与mapreduce的集成无非就是mapreduce作业以HBase表作为输入,或者作为输出,也或者作为mapreduce作业之间共享数据的介质. 这篇文章将解说两个样例: 1.读取存储在hdfs上的txt文本数据,简单地以json字符串的形式存储到HBase表中. 2.将第一步存储的HBase表中的json字符串读取出来,解析存储到新的HBase表中,能够进行查询. 本文具体给出了源代码以及怎样执

最近项目中在使用百度地图api,对于其中的一些有用的点做一些归纳整理,如有不对的地方,欢迎各位大神纠正指出. 一定要学会查找百度地图api提供的类参考网站:http://lbsyun.baidu.com/cms/jsapi/reference/jsapi_reference.html,这个能加快对于地图的属性,方法等的应用. 一.创建地图 插入一个div用作地图的容器,地图的大小样式可根据项目需求对样式大小进行修改. <style type="text/css"> body

MapReduce 计算模型的优化涉及了方方面面的内容,但是主要集中在两个方面:一是计算性能方面的优化:二是I/O操作方面的优化.这其中,又包含六个方面的内容. 1.任务调度 任务调度是Hadoop中非常重要的一环,这个优化又涉及两个方面的内容.计算方面,Hadoop总会优先将任务分配给空闲的机器,使所有的任务能公平地分享系统资源.I/O方面.Hadoop会尽量将Map任务分配给InputSplit所在的机器,以减少网络I/O的消耗. 2.数据预处理与InputSplit的大小 MapReduc

小组结对学习心得体会及创意照 在阅读了软件工程讲义 3 两人合作(2) 要会做汉堡包和现代软件工程讲义 3 结对编程和两人合作后,加之对于这几周组队学习的感悟,我们对于组队学习的一些感悟和想法如下: 对于结对学习的感想 20165211 丁奕 在经过对于两篇博客的阅读和这几周的结对学习中,我也有一些的感悟. 在过去的学习中,我们大多人都倾向于独立学习. 但是在我过去的学习生活中,由于所处地方教育制度的关系,有大概四五年的时间是通过小组结对的方式来学习的.所以会更加容易适应这样的学习方式. 在我看

一.问卷问题设计 调查背景:随着现代社会互联网的发展,基于家庭产生的服务项目也越来越多.为增加家庭之间的交流和互助,增加家庭内部.家庭与家庭之间的沟通互助,并利用互联网便捷交流的优势,使家庭在享受服务的同时,也能够提供自己的服务.为了解社会不同人群对于此种App的服务接受程度.真实需求.意见.建议等,特此设计此调查问卷. 从问卷问题要成为需求引导的功能出发,从我们的主要会使用人群.家庭结构.邻里之间信任关系.会不会互相帮助.围绕家庭生活产生的二手闲置物品处理以及一般处理方法.接受处理范围方式.是

六月上旬心得体会 在五月末的时候,老师针对我们团队的状况提出了几点建议和解决方案,而这半个月里,我们尝试性地运用了其中的几件工具与方法. 1.燃尽图与每日总结 我们采用的是<构建之法>书中的燃尽图模型,通过 Projected Hours 与 Remaining Hours 观察团队的活跃度以及所能支配的时间.这一种模型不大适合我们的团队,因为它甚至敏捷开发都是基于一个有强大向心力的.能力都比较强的团队而设计的,这显然不适合像我们这样临时拼凑,不久便分道扬镳而且水平参差不齐的团队.不过我仍然学

针对海量图片存储,已有若干个基于Hadoop的方案被设计出来.这些方案在系统层小文件合并.全局名字空间以及通用性方面存在不足.本文基于HBase提出了一种海量图片存储技术,成功解决了上述问题.本文将介绍基于HBase海量图片存储技术方案,分析其原理及优势,该方案在城市交通监控中得到应用验证. 随着互联网.云计算及大数据等信息技术的发展,越来越多的应用依赖于对海量数据的存储和处理,如智能监控.电子商务.地理信息等,这些应用都需要对海量图片的存储和检索.由于图片大多是小文件(80%大小在数MB以内)

之前写过关于Hadoop方面的MapReduce框架的文章MapReduce框架Hadoop应用(一) 介绍了MapReduce的模型和Hadoop下的MapReduce框架,此文章将进一步介绍mapreduce计算模型能用于解决什么问题及有什么巧妙优化. MapReduce到底解决什么问题? MapReduce准确的说,它不是一个产品,而是一种解决问题的思路,能够用分治策略来解决问题.例如:网页抓取.日志处理.索引倒排.查询请求汇总等等问题.通过分治法,将一个大规模的问题,分解成多个小规模的问

前言 项目中运用了Spark进行Kafka集群下面的数据消费,本文作为一个Spark入门文章/笔记,介绍下Spark基本概念以及MapReduce模型 Spark的基本概念: 官网: http://spark.apache.org/ 给出了如下概念 Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing. Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎.当然,它也适用于AI人工智能. A

Alpha版本后的心得体会 在我们一系列的努力之下,我们团队打造的校园互助式快递代取APP——U-Help的α版本终于能够问世了.尽管这个版本存在着这样那样的问题,但是我们还是对此抱有充足的信心.另一方面,在经过α版本的锤炼之后,我们团队对于软件工程也有了进一步的体会,具体分为以下几个部分. 首先是对于时间的安排上.基于对考试周的估计,我们实际主要是在考试周前一周完成了α版本的大部分设计,以保证各位组员对于接踵而来的期末考试的复习需求.所以在考试周其间我们对于项目的关注度比较小,博客也没有能够比

作为一个初学者,简单的谈一下自己的作业心得体会.如果你是完全没有接触过Java的学习,本篇博文可能会有些收获,如果你已经学习Java有一段时间了,那么可以放弃这篇文章了,因为这篇文章讲解的是基本的东西,甚至因为学习深度原因可能会有所错误,仅作为了解Java入门的浅显资料. Java的基础结构我就不多赘述了,网络上有非常详细的资料,我平常最多使用的是菜鸟教程https://www.runoob.com/java/java-tutorial.html,可以简单了解非常基础. 直接进入正题 初学者的最

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